深度分层 LMS 预测器
信号处理
2019-05-14 v1
摘要
在本研究中，我们提出一种设计最小均方（LMS）预测器的新方法。该方法利用深度神经网络的概念及其在性能与精度上的优势。新的 LMS 预测器作为深度神经网络实现，使用多个非线性 LMS 滤波器。该网络由带非线性激活函数的多层组成，其中隐藏层中每个神经元对应某个经过非线性的 FIR 滤波器输出。最后一层的输出即为预测值。我们假设该方法将优于传统自适应滤波器。
引用
@article{arxiv.1905.04596,
title = {Deep Layered LMS Predictor},
author = {Lubna Shibly Mokatren and Ahmet Enis Cetin and Rashid Ansari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04596},
year = {2019}
}